參考文獻(xiàn)
[1] 劉俐,李勇,曹一家,等. 基于支持向量機(jī)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的暫態(tài)功角穩(wěn)定預(yù)測(cè)方法[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備,2020,40(2):129-139.
[2] 吳學(xué)蘋(píng), 寧強(qiáng). 交直流電力系統(tǒng)暫態(tài)過(guò)程中同步發(fā)電機(jī)阻尼轉(zhuǎn)矩系數(shù)的計(jì)算[J]. 電氣技術(shù),2015(8):11-14.
[3] DOMMEL H W, SATO N.Fast transient stability solutions[J].IEEE Transactions on Power Apparatus & Systems,2007,91(4):1643-1650.
[4] 許漢平,黃涌,陳堅(jiān). 電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)字仿真系統(tǒng)介紹[J]. 華中電力,2002,15(3):10-12.
[5] 宋新立,湯涌,劉文焯,等. 電力系統(tǒng)全過(guò)程動(dòng)態(tài)仿真的組合數(shù)值積分算法研究[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2009,29(28):23-29.
[6] MAGNUSSON P C.The transient-energy method of calculating stability[J].Transactions of the American Institute of Electrical Engineers,1947,66(1):747-755.
[7] ASIM H, NITAI P, DEBASISH M. Transient Stability Analysis of a Multimachine Power System with TCSC Controller-A Zero Dynamic Design Approach[J].International Journal of Electrical Power and Energy Systems,2018,97(10):51-57.
[8] 顧雪平,曹紹杰,張文勤. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估方法的一種新思路[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2000,20(4):77-82.
[9] 黃輝,舒乃秋,李自品,等. 基于信息融合技術(shù)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2007,27(16):19-23.
[10] 湯必強(qiáng),鄧長(zhǎng)虹,劉麗芳. 復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估中的應(yīng)用[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2004,28(15):63-66.
[11] DALIA M, KAMAL R, ELFADIL Z.Implementation of transient stability assessment using artificial neural networks[C]//Proceedings-2013 International Conference on Computer,2013:
659-662.
[12] AMIR S, SAEED S.A new power system transient stability assessment method based on Type-2 fuzzy neural network estimation[J].Electrical Power and Energy Systems,2015,64(7):71-87.
[13] 吳瓊,楊以涵,劉文穎. 基于最小二乘支持向量機(jī)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定在線預(yù)測(cè)[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2007,27(25):38-43.
[14] YOU Dahai, WANG Ke, YE Lei, et al.Transient stability assessment of power system using support vector machine with generator combinatorial trajectories inputs[J]. International Journal of Electrical Power and Energy Systems,2013,44(1):318-325.
[15] 馬騫,楊以涵,劉文穎,等. 多輸入特征融合的組合支持向量機(jī)電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2005,25(6):17-23.
[16] 姜濤,王長(zhǎng)江,陳厚合,等. 基于正則化投影孿生支持向量機(jī)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2019,43(1):141-151.
[17] 戴遠(yuǎn)航,陳磊,張瑋靈,等. 基于多支持向量機(jī)綜合的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2016,36(5):1173-1179.
[18] MOULIN L S, SILVA A P A, EL-SHARKAWI M A, et al.Support vector machines for transient stability analysis of large-scale power systems[J]. IEEE Transactions on Power Systems,2004,19(2):818-825.
[19] 盧錦玲,於慧敏. 極限學(xué)習(xí)機(jī)和遺傳算法在暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估特征選擇中的應(yīng)用[J]. 電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào),2016,28(12):103-107.
[20] LI Yang, GU Xueping.Power system transient stability assesment based on online sequential extreme learning machine[C]// Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference,2013:351-358.
[21] IRRINE S, ARDYONO P, ONY Q, et al.Critical clearing time prediction within various loads for transient stability assessment by means of the extreme learning machine method[J]. Electrical Power and Energy Systems,2016,77(34):345-352.
[22] 陳振,肖先勇,李長(zhǎng)松,等. 基于代價(jià)敏感極端學(xué)習(xí)機(jī)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估方法[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備,2016,36(2):118-122.
[23] 張林林,胡熊偉,李鵬,等. 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估方法[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2019,53(6):749-756.
[24] 李向偉,劉思言,高昆侖. 基于差分進(jìn)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估方法[J]. 科學(xué)技術(shù)與工程,2020,20(1):213-217.
[25] 周挺,楊軍,周強(qiáng)明,等. 基于改進(jìn)Light GBM的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2019,43(6):1931-1940.
[26] 盧錦玲,郭魯豫,張夢(mèng)雪,等. 基于MGS-LGBM算法的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估[J]. 電力科學(xué)與工程,2020,36(3):52-60.
[27] 胡偉,鄭樂(lè),閔勇,等. 基于深度學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)故障后暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估研究[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2017,41(10):3140-3146.
[28] 李寶琴,吳俊勇,邵美陽(yáng),等. 基于集成深度置信網(wǎng)絡(luò)的精細(xì)化電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2020,44(6):17-28.
[29] 邵美陽(yáng),吳俊勇,李寶琴,等. 基于兩階段集成深度置信網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2020,44(5):1776-1787.
[30] 蔡國(guó)偉,張啟蒙,楊德友,等. 基于改進(jìn)深度置信網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估研究[J]. 智慧電力,2020,48(3):61-68.
[31] 高昆侖,楊帥,劉思言,等. 基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2019,43(12):18-26.
[32] 田芳,周孝信,史東宇,等. 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合模型和穩(wěn)態(tài)特征量的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2019,39(14):4025-4032.
[33] SHI Zhongtuo, YAO Wei, ZENG Lingkang, et al. Convolutional neural network-based power system transient stability assessment and instability mode prediction[J].Applied Energy,2020,263(11):45-56.
[34] 王懷遠(yuǎn),陳啟凡. 基于堆疊變分自動(dòng)編碼器的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估方法[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備,2019,39(12):134-139.
[35] 王懷遠(yuǎn),陳啟凡. 基于代價(jià)敏感堆疊變分自動(dòng)編碼器的暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估方法[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2020,40(7):2213-2220.
[36] 宋方方,畢天姝,楊奇遜. 基于暫態(tài)能量變化率的電力系統(tǒng)多擺穩(wěn)定性判別新方法[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2007,27(16):8-13.
[37] 王科,游大海,陳震海,等. 基于改進(jìn)位能脊的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定快速識(shí)別算法[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2011,35(12):89-93.
[38] 劉道偉,馬世英,李柏青,等. 基于響應(yīng)的電網(wǎng)暫態(tài)穩(wěn)定態(tài)勢(shì)在線量化評(píng)估方法[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2013,33(4):85-95.
[39] 馬世英,劉道偉,吳萌,等. 基于 WAMS及機(jī)組對(duì)的電網(wǎng)暫態(tài)穩(wěn)定態(tài)勢(shì)在線量化評(píng)估方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2013,37(5):1323-1328.
[40] LAN Tian, WANG Wenzong, HUANG M.A critical switching flow index for transient stability assessment in smart grid topology control[C]//IEEE Power-and-Energy-Society Innovative Smart Grid Technologies Conference,USA,2016:85-92.
[41] 毛安家,郭志忠,張學(xué)松. 一種基于廣域測(cè)量系統(tǒng)過(guò)程量測(cè)數(shù)據(jù)的快速暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)估方法[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2006,26(17):39-45.
[42] WANG Huaiyuan, HE Peican.Transient stability assessment and control system for power system[J].IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering,2019,14(8):1189-1196.